非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜その他情報システム関連職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2025年10月20日 モデルの精度と自動化で業務効率向上 機械学習ソフトで利用 良いポイント AWS Machine LearningのAutoMLを使うことで、データ前処理からモデル選定・評価までにすぐに完了できるようになります。 SageMaker上でデータを可視化しながら学習パラメータを調整できる点が便利。 特に社内で複数メンバーが同じプロジェクトを扱う場合、ノートブックや学習ジョブを共有できるのは重宝します。 改善してほしいポイント SageMaker Studioの操作画面は多機能だが、初見ではやや分かりにくい。 特にパイプライン構築時の設定項目が多く、どう調整すれば最適化されるのかが直感的に分かりにくい。 どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？ AWS Machine Learningを導入してからは、S3にデータをアップロードするだけで自動的に学習・予測まで完結できるようになり、分析時間を削減できました。 また、モデルの再学習が容易になったことで、精度の高い予測を実現。業務全体の意思決定スピードやモデルの精度向上ができました。 閉じる 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
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